◇王国成（数量经济与技术经济研究所）
构建中国自主的哲学社会科学知识体系，是将人之所思所行作为主要研究对象的各学科及相应的认知方法（论）科学化、中国化和当代化的综合体现，当下实施的关键是要将中华优秀传统文化中的系统思维与现代数智技术有机结合，形成具有中国特色的理论创新范式。
方法论和技术工具层面的研究范式双重革新
以人和社会为研究对象的哲学社会科学，科学化是各分支学科发展的必经之路，中国化是社会经济发展与深化实践“两个结合”的必然需求，当代化是顺应时代潮流与数智技术对接融合的应有之义。中华优秀传统文化深蕴的整体观和系统思维是在解决复杂问题时将原则性与灵活性、整合化与分布式有机结合的基本思维方式，具有源发于基本组成单元的整体性、关联性、层次（等级）性、动态性、开放性、协调性等特征，适配于分析解决多主体多因素交叠关联、交互影响等复杂问题；以数字化与智能化有机结合的数智技术为代表的现代科技，能从微观和动态视角精细深入刻画个体与群体复杂行为关系、互联结构及交互过程，集约化自动化处理大规模数据，两者的有机结合，紧密衔接、互为补充、有机协调，既能从整体上分析预见宏观形态的演变涌现和因果（相关）关系，做好顶层规划，又能精深细微地刻画微观个体特征、群体结构关联、演化机理和动态过程等。认知方法（论）和实现技术的双重革新需要突破“学科交叉”的认知边界与学科壁垒，建立“思想酝酿—理论构建—技术验证—实践反馈”的闭环机制。
第一，方法论的范式转型。整体性思维与关联性认知的融合。将中华传统文化中的系统思维“天人合一，和合共生”“执两用中、守中致和”等整体哲学观，与现代大数据分析的网络化关联思维分析相结合，形成“宏观把握—结构吻合—动态适配—微观验证”的新型认知框架。如可在社会科学研究中，既保持对文化语境的整体理解，又通过数据挖掘揭示隐性规律。采用PBL（问题导向学习）模式进行问题导向的跨学科整合，围绕各行各业的数智化转型、物—智互联、乡村振兴和社会治理等现实问题组建多学科知识网络，可通过STEAM（科学—技术—经济—艺术—数学）课程设计，将多学科蕴含的思想性、多专业领域技能类史书中的传统工艺智慧与智能制造、数字孪生等现代技术结合进行创造性转化。
第二，技术工具的迭代升级。在技术实现层面和实践环节，要从经验分析、理论建模、数据驱动逐步转向微观异质性个体深入刻画与内驱的机理生成式模拟相结合。一是智能分析平台和机理内驱模拟平台的构建。开发支持主体场景响应、文化要素语义标注、思想演变可视化的数字工具，实现自然语言的传统文献画面的机器可读性，辅助建设“学科专业+AI技术”交叉的新文科实验室，建立人文社会科学智能分析系统。二是虚实融合的研究场景创新。运用虚拟现实（VR）、时空穿越和数字孪生等技术还原历史场景，如构建不同历史时期各类人物对场景的个性化丰富想象（触景生情）、公共社区舆论扩散模型来验证文化传播和社群效应，AI技术赋能非遗课程实景化等，实现传统文科教学模式的全面创新。
知识生产与创新的协同机制
如今知识生产的协同机制在数智时代呈现出多主体、跨学科、动态演化的特征，其核心在于构建开放共享的创新生态系统，具体可从主体协同创新模式、过程协同优化策略、制度保障体系等维度展开。
在主体协同创新模式方面，当前技术强势主导的发展阶段，社会科学研究尤其应注意避免主体性缺失和被淡化的倾向，这需要注意以下几个问题。第一，平衡好研究者主体性与技术推动的关系。重视和重塑研究者认知过程本身蕴含的价值判断与人文关怀，摆正协调好由于AI介入渲染的“价值中立”和“数据中介化”等。第二，产学研深度融合。形成“大学基础研究—企业技术转化—政府政策支持—进一步夯实基础研究”的螺旋上升结构，在大学中应通过教学自主权下放激活教师创新动能，各地各机构应发展可进可出的“旋转门”机制促进人才流动，实现知识在学术场域与社会场域的双向渗透等。第三，人机协同生产范式。大语言模型作为新型认知工具，可辅助完成文献分析、假设生成等研究环节。如对重大历史事件的研究中，AI工具已实现史料智能抓取与论文框架自动生成的人机协作。
在过程协同优化策略方面，流程再造和优化是知识协同生产的重要环节。在流程再造环节，采用“问题导向—数据驱动—理论重构”的闭路链环思维模式建立动态知识更新系统，如通过知识图谱技术梳理战争时间线等。在方法工具融合方面，引入复杂系统仿真、计算实验、垂直领域纵向深化的模型等技术拓展传统研究的边界和深度；开发支持语义标注、关联分析的数字研究平台，提升跨学科协作效率。
在制度保障体系方面，相应制度体系的建立和逐步完善，毫无疑问是知识生产创新必需的有力保障措施和环节。对于评价机制创新来说，首先应是目标导向，构建兼顾学术价值与社会影响的多元评价指标；设立交叉学科专项基金，侧重鼓励突破性探索。对于文化生态培育来讲，营造有利于探索者创新的环境和氛围，倡导“探险式创新”文化，建立包容失败的激励机制；通过STEAM课程等载体培养复合型创新主体。
如此的协同机制需要突破和解决信息孤岛、数据茧房、算法歧视、利益协调等瓶颈问题。当今的人机互生协同范式正在重塑知识生产的底层逻辑，必然要求重构主体间的认知协作方式。未来趋势将更强调“国家需求牵引—学科交叉融合—技术赋能驱动—应用检验提升”环环推进的四维协同。
文化根基的数字化重构
文化根基的数字化重构与传承弘扬是构建中国哲学社会科学自主知识体系的基础环节和关键路径，其核心和重要价值在于运用现代数智技术激活传统文化资源，实现创新性发展。通过数智技术对传统思想资源进行系统性挖掘与理论建模，有利于践行“两个结合”和人与自然和谐共生的新发展观，建立数字化的可量化分析的文化基因库。
第一，技术赋能的文化基因解码。由于数智技术的精深细解和时空跨越，可以对历史和传统文化解码重构。进行知识图谱构建和数字孪生应用，对重要文化遗址、宝贵文物进行时空四维建模，结合VR技术还原历史场景和本来面目，使悠久历史和抽象哲学思想获得具象化载体和表现形式。
第二，传统智慧的现代转译。重构概念体系，将“和合”“大同”等传统范畴转化为可计算的逻辑模型，应用于社会治理算法设计；搭建跨文化对话交融平台，建立跨文化多语种术语库，通过机器翻译与对比分析，揭示中西哲学概念的异同。如开展共同价值观中的“正义”与某些社会群体内“义”的语义网络对比研究。
第三，现实社会复杂现象的文化剖析。系统思维与数智技术结合，有助于全面深入地从微观成因、结构过程和作用机理等方面分析，揭示个体异化与群体涌现的复杂行为关系，更好地解释内卷加剧、内需不足、创新生态亟待强健等社会现象的缘由，消散网络信息的“真假”迷雾和人为的数字鸿沟等，基于文化认同平衡好不同社会群体、不同行为方式的人之间的关系，形成文理合力，促进自主知识体系建构！
第四，实践创新的双向驱动。通过认知和研究方式变革与实践探索创新的双向驱动，将中华优秀传统文化中的宝贵精神财富在当今时代得以更好弘扬。革新研究范式，对接落地现实中各类复杂应用场景，重点突破文化数据标准化、跨学科团队协作等瓶颈。这一重构过程既需保持对文化本真性的敬畏，又要敢于打破学科壁垒，真正实现“技术为体、文化为魂”的深度融合。
建设跨学科人才梯队
建设跨学科人才梯队需要系统性的战略规划和多维度、多功能的培养机制，以人为本和坚持问题导向，注重培养发现问题解决问题的能力，结合当前教育改革发展趋势和人才建设实践，培育学术新质生产力和建设研究主体队伍及相应的教育改革，应重点推进以下工作。
第一，顶层设计，上下齐心则强则稳，上下同欲则胜则久，需要目标选择与保障措施双管齐下，实现目标定位与战略协同、制度创新和机制保障。
第二，在实施路径选择上，系统思维与数智技术的相互渗透结合，在应用实践中不断地检验改进和提升优化，在选拔机制创新、培养模式重构和资源整合策略中倾斜于跨学科人才梯队培育。
第三，在营造文化氛围、优化动态机制和拓展国际视野上，创建具有全面渗透、隐形深潜、前瞻长远等特征的文化生态。
系统思维与数智技术紧密结合、科技与人文深度有机融合、虚拟与现实碰撞交融等文理合体类技术在哲学社会科学研究中的应用，有利于在学术界和各专业研究领域呈现数据有温度、理论有思想、模型有灵魂、算法循公平的多元融合、创新发展的局面和生态。
（本文系中国社会科学院“数字化决策与国家治理”综合实验室项目（2024SYZH010）阶段性成果）
